​​5 главных выводов из глобального опроса Microsoft об использовании ИИ в образовании
Авторы Сара, Алекс Сарлин, Бен Корнелл и Джен Лапаз
В партнерстве с Microsoft
Статья анализирует результаты глобального опроса Microsoft среди 3345 студентов, преподавателей и руководителей образовательных учреждений из шести стран и показывает, что ИИ уже стал массовой частью образования, но отношение к нему и понимание правил его использования сильно различаются.
Пять основных выводов
1.ИИ уже практически повсеместен.
2.Руководители относятся к ИИ заметно оптимистичнее.
3.AI literacy признаётся необходимой, но её содержание пока не определено.
Авторы предлагают понимать её шире, чем просто умение пользоваться чат-ботами: это способность понимать возможности и ограничения ИИ, критически оценивать его результаты, учитывать этику и знать, когда ИИ использовать не следует.
4.Отношение к ИИ сильно зависит от страны и контекста.
Авторы связывают различия с государственной политикой, образовательными программами, медийным контекстом и личным опытом использования ИИ.
5.Главная проблема — не само использование ИИ, а отсутствие согласованных правил и доверия.
При этом 80% руководителей считают правила использования ИИ ясными, тогда как примерно половина студентов и преподавателей считает их нейтральными или отсутствующими.
Парадокс заключается в том, что студенты активно используют ИИ, но при этом относятся к нему осторожнее других групп. Одно из объяснений — их опыт часто сводится к использованию ИИ для выполнения заданий и риску списывания, а не к применению ИИ для исследования, творчества и развития мышления. Это создаёт риск когнитивной разгрузки, когда интеллектуальная работа незаметно переносится от учащегося к машине.
Вопрос образования уже не в том, придёт ли ИИ в школу и университет — он уже пришёл. Главная задача теперь — сформировать такие правила, педагогические практики и AI literacy, при которых ИИ усиливает самостоятельное мышление учащегося, а не заменяет его.
ИИ грамотность постепенно смещается от умения пользоваться инструментом к способности выстраивать продуктивные отношения человека и ИИ — понимать его ограничения, проверять результаты и решать, какую интеллектуальную работу следует оставить человеку.